韩红伟,苗加庆

• 1:成都理工大学工程技术学院

摘要(Abstract)：

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类(WFCM)算法是FCM算法的改进,该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法,对噪声都相对敏感,而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法,首先通过偏微分方程(PDE)降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理;其次利用聚类有效性确定最佳聚类数目,对WFCM算法进行改进;最后利用本文改进算法对图像进行聚类分割。实验表明,该方法是一种具有自动分类能力、抗噪性较好的模糊聚类图像分割算法。

关键词(KeyWords)： 图像分割;PDE降噪;聚类有效性;样本加权;模糊聚类

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 四川省教育厅基金资助项目(14ZB0355);; 乐山市科技局重点项目(13GZD039);; 成都理工大学工程技术学院校青年科研基金(C122014023)

作者(Author): 韩红伟,苗加庆

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2015.06.032

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